利用 AWS 实现精益日常管理

将来自郁金香精益日常管理板的数据与记录系统进行关联，以便更好地了解运营改进情况

目的

精益日常管理板对于实现单元、生产线和工厂层面的可视性至关重要。同样重要的是，要严格推动所有三个层面（细胞、生产线和工厂）的会议，以便在需要时轻松将问题升级。

同样重要的是，这些会议要尽可能以数据为导向。Learn more with our article all about Lean Daily Management here{target=_blank}

精益日常管理会议通常围绕 SQDC（安全、质量、交付、成本）板展开，如下图所示：

使用 Tulip 和 AWS 可以实现两个重大改进：1.使用 Tulip 应用程序将精益日常管理板数字化，以简化指标捕获和升级行动记录 2.将精益日常管理应用程序数据流导入 AWS，以便在工程、供应链和其他企业数据的背景下对其进行进一步分析。

精益日常管理板的这两个改进领域为更具体地创建重要行动以及更广泛的企业级改进机会创造了机会，这些机会植根于来自车间的制造数据。

例如，根据操作员的反馈重新设计零件等。

架构和设置

根据数据摄取和存储要求，架构有多种选择。 下面是一个架构示例：

下面让我们一步步来了解它

数据创建

Tulip 应用程序用于管理精益日常管理会议。库中的精益仪表板应用程序等应用程序可用于此目的。

这样，主管人员就能清楚地捕捉车间一级的详细信息，并将其存储在完成记录或 Tulip 表中。

数据输入

数据分析师既可以使用简单的 lambda 函数从 Tulip 查询数据，也可以使用更强大的 Glue ETL 脚本。这取决于现有经验和工作量要求。如果需要进行数据清理，Glue ETL 可能会提供更多选择。本指南介绍如何通过 AWS lambda 函数查询郁金香表数据，两种方法都适用。

对于ERP 和其他企业数据的摄取和上下文化，存在从 REST API 和 Glue ETL / Lambda 到使用 AWS AppSync 的各种选项。

还可选择从 IoT Sitewise 或 IoT Core 获取机器数据，以进一步了解车间情况。

数据存储

来自 Tulip 和其他企业系统的数据可以多种方式存储。以下是一些示例： * 关系数据库：现有的关系数据库（如 AWS RDS）可用于存储精益日常管理数据，然后在您选择的商业智能（BI）工具上进行分析 * 数据湖：数据仓库：根据您的数据限制、容量和其他考虑因素，还存在许多其他选项，如 Redshift。

数据分析和可视化

作为一个简单的起点，可以使用亚马逊 Quicksight、PowerBI 和 Tableau 等 Bi 工具分析洞察力。

除此之外，如果需要更深入的分析，还可以使用 Sagemaker 笔记本等工具对精益日常管理信息进行更细化的分析。

价值创造实例

供应链和工程反馈

通过分析精益日常管理数据以及供应链和工程数据，您可以了解缺陷问题或交付问题的根本原因是否可能是供应链或产品设计本身存在的更广泛问题。将车间（精益日常管理）、供应链和工程数据关联起来，可以进行更广泛的分析

制定基准

汇总多条生产线、生产基地和业务部门的精益日常管理数据，可以更容易地制定基准，以了解表现最佳的单元，并了解如何在整个企业中最好地推广领先实践。

下一步

一旦掌握了这一初始架构，下一步就可以从机器物联网数据中获取洞察力，从而全面了解车间绩效。

此外，请查看 "取回所有 Tulip 表 "文章，了解有关从 Tulip 正确取回所有数据的更多信息。